投稿者 global-ai-media 
米国の創薬AIスタートアップChai Discoveryが1億3000万ドルの大型資金調達を実施し、評価額が約1900億円に達しました。このニュースは単なるバイオテック界の出来事にとどまらず、汎用的なLLM（大規模言語モデル）から「物理世界・科学領域に特化した基盤モデル」へとAIの主戦場が拡大していることを示唆しています。日本の強みである製造・化学・創薬分野において、この潮流をどう捉えるべきか解説します。
汎用LLMから「サイエンス特化型基盤モデル」へのシフト
生成AIブームの初期は、ChatGPTに代表されるような自然言語処理（テキスト生成）に注目が集まっていました。しかし、現在シリコンバレーや世界のAI研究の最前線では、その技術を「物理世界」や「科学的発見」に応用する動きが加速しています。今回、シリーズBで約1億3000万ドル（約185億円※）を調達したChai Discoveryは、まさにその象徴です。
彼らが目指しているのは、テキストではなく、タンパク質の構造や低分子化合物の相互作用を予測・生成するAIモデルです。Google DeepMindの「AlphaFold」が生物学に革命を起こしたように、創薬プロセスそのものをコンピュータ上でシミュレーションし、実験コストを劇的に下げることを狙っています。これは、AIの活用フェーズが「業務効率化（Copilot）」から「科学的発見の加速（Discovery）」へと進化していることを意味します。
日本の「モノづくり」データがAIの差別化要因に
この「領域特化型AI」の潮流は、日本企業にとって大きなチャンスと捉えることができます。なぜなら、汎用的なLLMの開発競争では計算資源（GPU）とウェブ上のテキストデータ量で勝る米国勢が有利ですが、化学、素材、製薬、製造といった特定領域においては、日本企業が長年蓄積してきた「高品質な実験データ」や「現場の知見」が強力な資産になるからです。
例えば、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の分野では、過去の実験結果や配合データをAIに学習させることで、新素材の開発期間を数年から数ヶ月に短縮する事例が出てきています。重要なのは、AIベンダー任せにするのではなく、自社内に眠る「暗黙知」や「クローズドなデータ」をいかに構造化し、AIが学習可能な形式に整備できるかという点です。データガバナンスの整備は、もはやコンプライアンスのためだけでなく、競争力の源泉となります。
実務における課題：ハルシネーションと検証コスト
一方で、科学・産業領域でのAI活用には、言語モデルとは異なるリスクも存在します。もっとも注意すべきは、AIがもっともらしいが物理的にあり得ない構造や数値を生成する「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。マーケティング文章の生成であれば多少の誤りは修正可能ですが、創薬や化学プラントの設計において誤ったパラメータが出力されることは、安全性やコストに致命的な影響を与えます。
したがって、実務においては「AIが出した答えを鵜呑みにしない」プロセス設計が不可欠です。AIによるスクリーニング（候補の絞り込み）と、専門家による実験・検証（ウェットな実験）を密に連携させる「Human-in-the-loop（人間参加型）」のワークフローを構築することが、成功の鍵を握ります。現場のエンジニアや研究者がAIを敵視するのではなく、「強力な助手」として使いこなすための組織文化の醸成も、経営層やマネージャーの重要な役割となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のChai Discoveryの事例および世界的な動向を踏まえ、日本の産業界は以下の点に着目してAI戦略を進めるべきです。
- 「自社特化型モデル」への投資：
汎用AIAPIの利用にとどまらず、自社の独自データ（実験データ、製造ログ、顧客対応履歴）を用いてファインチューニングやRAG（検索拡張生成）を行い、特定業務に特化したAIを構築・検証するフェーズへ移行すべきです。 - ウェット（実験・現場）とドライ（AI）の融合：
日本企業の強みである現場力を生かすため、AIエンジニアと現場の専門家（ドメインエキスパート）が対等に議論できるクロスファンクショナルなチーム組成が求められます。 - 失敗を許容するR&D投資：
創薬AIなどの科学領域では、すべてのプロジェクトが成功するわけではありません。短期的なROI（投資対効果）だけでなく、失敗から得られたデータを次のモデル改善に活かすという、中長期的な視点での投資判断が必要です。